中国技能溢价上升的驱动因素：理论分析与实证研究

盛卫燕

一 引 言

党的十九届五中全会明确提出“扎实推动共同富裕”，到 2035 年“全体人民共同富裕取得更为明显的实质性进展”，推动不同群体间的工资收入公平分配是其中应有之义。然而，自20世纪90年代以来，中国劳动市场上技能与非技能劳动之间存在的工资收入差距即“技能溢价”呈现明显上升趋势(1)技能溢价主要是指由于个体人力资本差异所导致的工资收入差距，实证研究中对高低技能的划分主要包括高学历与低学历工资比、非生产性工人与生产性工人工资比以及高分位点与低分位点工资比。，技能溢价已成为决定个人收入差距的重要因素且其影响正在逐步扩大(郭凯明和王冰钰，2022［1］；李实和朱梦冰，2022［2］)。技能溢价与劳动力个体特征密切关联，其可能引起就业机会分布在不同群体间差异问题，随之产生的特定人群失业以及收入分配不公平无疑影响着共同富裕远景目标的实现，因此，技能溢价问题值得高度关注。

技能溢价问题的研究核心在于技能溢价变动的来源与机制。当前文献主要从国际贸易(Acemoglu，1998［3］，2002［4］；Burstein 和 Vogel，2017［5］)、信息技术与人工智能技术发展引致的技能偏向性技术进步视角进行分析(Autor和Dorn，2013［6］；杨飞和范从来，2020［7］；胡晟明等，2021［8］)，然而，基于结构转型视角解释技能溢价的研究不多，且结论莫衷一是。例如，Berman et al.(1994)［9］研究指出，没有证据表明结构变迁因素会显著影响技能溢价，而Blum(2008)［10］和Rogerson et al.(2022)［11］基于美国数据、郭凯明和王冰钰(2022)［1］基于中国数据的研究均显示结构转型是影响技能溢价变动的重要因素。理论上，即使不存在技能偏向性技术进步或者国际贸易，只要不同部门技能密集度存在异质性，那么这种不同技能密集度部门间的结构变迁依然会影响技能溢价(郭凯明和王冰钰，2022［1］；Caron et al.，2020［12］)。当前，中国正处于结构转型的重要时期，信息技术、金融与教育等技能密集型服务部门(2)参考Rogerson et al.(2022)［11］技能密集型行业的分类方法，将信息传输、软件与计算机服务、教育、金融、房地产等行业定义为技能密集型行业，并基于投入产出表中最终消费数据进行统计发现，技能密集型部门的需求占比显著增加，由2000年的36%上升到2018年的58%。在国民经济中的比重不断提升，将重塑劳动市场的技能需求结构与工资结构。因此，有必要将中国技能溢价上升问题置于结构转型背景下进行分析。

一般而言，技术进步水平与经济结构转型等宏观因素对技能溢价的影响可能同时存在，但会在不同时期表现出阶段性特征。例如，关于技能偏向性技术进步的动态影响，Blum(2008)［10］基于美国数据研究发现，1970—1980年间技能偏向性技术进步对技能溢价的影响并不大，但在1980—1996年间迅速增加，其可解释技能溢价变动的50%；关于结构转型因素对技能溢价的影响，Blum(2008)［10］的研究表明，经济结构转型可解释美国1970—1996年期间技能溢价上升的60%，其影响贡献率超过技能偏向性技术进步与国际贸易因素的影响。然而，随着美国经济转型日趋成熟，结构转型因素的影响在减弱。Rogerson et al.(2022)［11］研究发现技能偏向的结构转型效应可解释美国1977—2005年间技能溢价上升的30%。因此，将技术进步、结构转型等宏观因素纳入统一分析框架进行动态比较分析是合理且必要的。对于正处于转型时期的中国而言，是否产业结构转型因素对技能溢价的趋势变动发挥着比发达国家更重要的作用？对该问题的回答亟待基于本国数据进行实证检验。

需要说明的是，不仅偏向性技术进步会影响技能溢价，不同要素密集度部门间的结构变迁使得中性技术进步也会影响技能溢价(Blum，2008［10］；Rogerson et al.，2022［11］)。然而，既有研究对技能溢价问题的考察多基于经济整体或是部门内部，默认中性技术进步不影响技能溢价。虽然也有国内学者关注到中性技术进步对中国技能溢价的影响(宋冬林等，2010)［13］，但其是基于中国1978—2007年时间序列数据进行分析，仍没有考虑到部门异质性影响，而是从中性技术进步的技能偏向性特征解释技能溢价上升。显然，当考虑不同部门间要素密集度与要素需求弹性异质性后，中性技术进步可以伴随不同技能密集度行业间的结构变迁过程影响技能溢价(Blum，2008［10］；Kaboski，2009［14］；Rogerson et al.，2022［11］)，因此，中性技术进步与偏向性技术进步对技能溢价的影响和作用机制可能是不同的，应充分考虑行业异质性将二者独立分析。

综上，对中国技能溢价问题的分析需要立足当前的结构转型背景，同时考虑到各因素影响技能溢价的阶段性特征，将结构转型、不同技术进步与劳动供给等因素纳入统一框架进行动态比较分析更具现实意义。为此，本文基于多部门Ricardo-Viner一般均衡模型，将结构转型效应、Hicks中性技术进步效应、技能偏向技术进步效应以及劳动供给效应纳入统一框架分析，运用中国行业面板数据与省级面板考察不同效应对技能溢价影响的阶段性特征，以期形成对中国技能溢价变动来源、机制及动态演进的全面认识，进而为实现共同富裕的远景目标提供现实依据与理论参考。

本文可能的创新之处为：(1)视角不同。不再局限于从技能偏向性技术进步或国际贸易等视角研究技能溢价问题，而是立足中国经济结构转型的大背景下，基于Ricardo-Viner一般均衡模型分解技能溢价影响因素，丰富结构转型视角下的技能溢价问题研究，同时，既有研究往往是基于经济总量或单部门考察偏向性技术进步对技能溢价的影响，这也就决定其无法评估部门内部中性技术进步对技能溢价的影响，本文充分考虑行业结构性差异，补充了中性技术进步视角下的技能溢价问题研究。(2)方法不同。本文从整体性与历史性视角出发，更加关注系统的动态比较分析。在对技能溢价进行分解的基础上，基于行业面板数据与省级面板数据，综合运用反事实分析法与GMM估计方法，考察各因素影响技能溢价的阶段性特征，深化对技能溢价演进趋势背后动力机制的全景认识，进而为缩小不同群体间工资收入差距提供参考。

二 理论模型与机制解释

Jones(1965)［15］较早关注结构性因素对要素价格变动的影响，其构建了一个“两要素(劳动与土地)—两部门”一般均衡模型，借助要素替代弹性、要素需求弹性等深层参数，将要素相对价格分解为部门内技术进步效应、部门间技术进步效应和产品价格变动效应。在其基础上，Blum(2008)［10］进一步将“两要素—两部门”模型扩展为“三要素(技能劳动、非技能劳动和资本)—多部门Ricardo-Viner”一般均衡模型(简称RV模型)，将技能溢价分解为产品价格变动效应、中性技术进步效应、技能偏向性技术进步效应、劳动供给效应和经济结构转型效应。相较于既有研究中分析单因素对技能溢价的影响，RV模型不仅可以考察部门结构性因素对技能溢价的影响，还可以将各因素纳入统一框架进行比较分析。为系统考察中国技能溢价上升的驱动因素，本文运用RV模型对技能溢价进行分解，据此分析各类因素对技能溢价影响的阶段性特征。

假设经济总共由N个部门构成，其中，M个技能密集型部门，每个部门投入资本、技能劳动和非技能劳动三种要素。同时，假设产品市场完全竞争，劳动市场充分就业，规模报酬不变，消费者对技能密集型服务部门的需求满足Cobb-Douglas偏好。那么，经济均衡可用如下方程刻画：

auiwu+asiws+akir=pi，i=1，2，…，N

其中，wu和ws表示非技能劳动和技能劳动平均工资，r为资本要素回报率，pi为部门i产品价格；U和S分别表示充分就业条件下非技能劳动数量和技能劳动数量。ci表示技能密集型消费的需求数量，I表示国民收入，τ表示总收入中用于消费的比重。

(1)

Φs和Φu分别表示技能劳动和非技能劳动供给的工资弹性，且满足Φs<0，Φu<0，其表达式分别为：

第四，劳动供给效应。由式(1)可以看出，劳动供给效应对技能溢价的影响为ΦSŜ-ΦU，显然技能劳动相对供给增加(Ŝ>)对技能溢价存在方向相反的两种影响。情景一：当|ΦS|较小且|ΦU|较大时，ΦSŜ-ΦU>0，技能劳动相对供给增加，技能溢价上升；情景二：当|ΦS|较大且|ΦU|较小时，ΦSŜ-ΦU<0，意味着技能劳动相对供给增加，技能溢价会下降。对此，可用技能错配理论予以解释。以情景一中|ΦS|较小且|ΦU|较大为例，当劳动市场人力资本供给结构与工作岗位技能需求不匹配时，技能劳动工资对技能劳动供给的增加就会变得不敏感，即|ΦS|变得很小，远远低于非技能劳动工资对非技能劳动的供给弹性|ΦU|，以至于ΦSŜ-ΦU>0，此时技能劳动供给增加未必会降低技能溢价，甚至会出现技能劳动供给增加的同时技能溢价上升。反之，当劳动市场技能匹配性提高时，技能劳动工资对技能劳动供给的增加变得敏感，即|ΦS|变得很大，以至于ΦSŜ-ΦU<0，此时技能劳动相对供给增加可有效缓解技能溢价上升。

三 指标测算、数据说明与典型事实

基于技能溢价分解式(1)，本文通过统计分解与计量回归来检验中国技能溢价演进趋势的动因机制。其中，统计分解部分以1990—2018年行业面板数据为研究样本，采用反事实分解法量化分析各因素对技能溢价的动态影响；计量回归部分则采用2003—2018年省级面板数据并结合GMM估计方法，考察各因素对技能溢价影响的阶段性特征。

(一)基于1990—2018年行业面板数据的实证分析

参考Blum(2008)［10］的方法，将技能偏向性技术进步的影响按照余值处理。需要测算的指标与参数包括：分行业技能劳动与非技能劳动工资水平、分行业技能劳动与非技能劳动就业人数、分行业资本存量、体现分行业Hicks中性技术进步的全要素生产率(TFP)和相应要素需求弹性。

需要特别说明的是，本文并非按照《国民经济行业分类与代码》(GB/T 4754-2011)进行行业分类。这是因为，我国国民经济行业的统计分类在2003年以后发生了变化，为和2003年前的行业分类数据保持一致，本文将2003年后部分行业进行合并以对应2003年之前的行业分类(4)具体地，将教育、卫生、文化体育和娱乐行业合并，将批发、零售和餐饮行业合并，将信息、租赁和居民服务行业合并为社会服务业。，按照类似1994年《国民经济行业分类标准》(GB/T-1994)最终确定了14个行业类别，并将其按照技能密集度分为技能密集型行业组与非技能密集型行业组(5)技能密集型行业组包括科学研究和技术服务业，教卫文体行业，金融业，房地产业，社会服务业，国家政党机关和社会团体等6个行业；非技能密集型行业组包括农林牧渔业，采矿业，制造业，电力、热力、燃气供应业，建筑业，地质勘探业、水利管理业，批发、零售、住宿和餐饮业，交通运输、仓储和邮政业等8个行业。。

由此可以推导出技能劳动和非技能劳动工资水平表达式分别为：

(2)

由式(2)可得，如果已知分行业的平均工资与技能劳动占比，便可通过加权平均得到技能劳动工资与非技能劳动工资。历年分行业职工人数、分行业就业人员受教育程度构成和平均工资数据均取自《中国劳动统计年鉴》。由于《中国劳动统计年鉴》只提供了2003年后的分行业城镇单位就业人员受教育程度构成数据，为保持数据一致性，本研究选择城镇单位为研究对象，选取分行业城镇就业人员中本科及以上受教育程度的比例作为该行业技能劳动占比。借鉴雷钦礼和王阳(2017)［17］的处理方法，采用城镇国有企事业单位分行业专业技术人员数，根据分行业单位负责人数比例进行修正，进而可得1990—2002年分行业技能劳动占比。最终测得1990—2018年技能溢价水平呈显著上升趋势(图1)，其中，1996—2002年是中国技能溢价快速上升的重要时期。

图1 1990—2018年中国技能溢价变化趋势

2.分行业资本存量。运用永续盘存法(PIM)测算1990—2018年分行业资本存量，采用PIM法估算资本存量的关键在于确定投资流量、投资价格指数、折旧率和基期资本存量等四个核心指标。此外，本文分行业资本存量测算还需要处理行业的归并与重组问题。对此，参考杨轶波(2020)［18］的处理方法，首先估计2011年《国民经济行业分类标准》(GB/T-2011)下城镇单位分行业资本存量，然后将部分行业按照1994年《国民经济行业分类标准》(GB/T-1994)进行归并重组，从而得到与前文划分口径一致的分行业资本存量序列。

3.分行业Hicks中性技术进步。本文用全要素生产率作为Hicks中性技术进步的代理变量。既有研究常采用索洛残差法测度全要素生产率，即在经济增长要素贡献中剔除资本和劳动要素贡献后的余值。但索洛残差法对生产函数形式假设过于严苛，且索洛残差法测算中性技术进步会有时间趋势，容易产生伪回归问题。为了尽量规避中性技术进步索洛残差法测度的局限，本文参考宋冬林等(2010)［13］的处理方法，采用DEA-Malmquist方法测度Hicks中性技术进步。

参考Blum(2008)［10］的估计方法，本文通过一个超越对数可变利润函数方程估计各类要素需求弹性。设定在某一个时间上短期的利润函数(π)取决于劳动价格(wu，ws)、资本存量(Kit)与技术状态(Ti)：

π(wu,ws,Kit,Ti)=max{Ui, Si}yi-(wuUi+wsSi)

(3)

lnπ(wu,ws,Kit,Ti)=ψ+ψulnwu+ψslnws+ψkilnKit+ψtTit+φu(lnwu)+φs(lnws)2

+φk(lnKit)2+φ1(Tit)2+ζus(lnwulnws)+ζuk(lnwulnKit)+ζsk(lnwslnKit)

+ζts(Titlnws)+ζtu(Titlnwu)+ζtk(TitlnKit)

(4)

利用谢泼德引理得到技能劳动与非技能劳动要素需求份额函数：

(5)

(6)

基于上述方法测算的要素需求弹性结果如表1所示。可以观察到两个特征：(1)所有行业技能对资本积累的交叉需求弹性均大于0，本文结果印证了Krusell et al.(2000)［16］提出的“资本—技能互补”假说，即随着资本积累增加，企业对技能劳动的需求也会增加，而且对技能劳动需求的增加快于对非技能劳动的需求。(2)技能密集型服务部门资本与技能劳动互补性更强。表1显示，金融、房地产、教育等技能密集型行业技能劳动对资本积累的交叉需求弹性均大于1，其中，科学研究技术服务行业和教卫文体行业两部门技能劳动对资本要素的交叉需求弹性达到2以上，远高于制造业与农业部门技能劳动对资本要素的交叉需求弹性。表1呈现的关于要素需求弹性的两个特征事实为基于“资本—技能互补”假说分析结构转型因素对技能溢价的影响提供了现实依据。

表1 要素需求弹性特征

(二)基于2003—2018年省级面板数据的实证分析

进一步，本文通过GMM回归方法检验结构转型、Hicks中性技术进步、技能偏向性技术进步以及劳动供给效应对技能溢价的动态影响，以期形成对技能溢价演进趋势背后动因机制的稳健认识。考虑到数据的可得性与统计口径的一致性，选取样本期间为2003—2018年。具体计量模型设定如下：

premiumqt=β0+β1Vqt+β2Zqt+δq+δt+εqt

(7)

其中，下标q表示地区，t表示年份；premium表示技能溢价水平；V表示本文重点关注的四个核心解释变量，即地区中性技术进步、地区技能偏向性技术进步、地区技能劳动相对供给变量与地区结构转型的代理指标；Z表示地区层面其他控制变量，包括地区外贸依存度和地区市场化水平；δq、δt分别表示地区固定效应与时间固定效应；εqt表示随机误差项。

1.分地区技能劳动、非技能劳动就业人数与技能溢价。与前文行业面板数据一致，将受教育程度在本科以上的劳动者定义为技能劳动，其他劳动者定义为非技能劳动，分地区就业人员受教育程度构成和分地区就业人员数据均来自《中国劳动统计年鉴》。用技能密集型行业与非技能密集型行业的平均工资之比表示地区技能溢价。具体地，将技能劳动占比超过70%的四个行业(金融、教育、科学研究和信息技术)归为技能密集型行业，将非技能劳动占比超过70%的三个行业(农林牧渔、建筑业、住宿餐饮)归为非技能密集型行业。

2.分地区结构转型指标。鉴于本文更关注因行业技能密集度异质性而导致的结构变迁对技能溢价的影响，因此，选择在行业层面构建结构转型指标。根据“资本—技能互补”理论，资本要素在行业间的再配置过程会伴随着技能劳动要素在相应行业间的再配置，进而可根据资本的行业构成变动判断技能劳动要素的需求变化，用技能密集型行业的固定资本投资与非技能密集型行业的固定资本投资之比表示结构转型。分地区分行业固定资本投资数据来自《中国统计年鉴》。

3.分地区Hicks中性技术进步与技能偏向性技术进步。 参考宋冬林等(2010)［13］的处理方法，采用DEA-Malmquist 方法测度地区层面全要素生产率(TFP)，并以此作为地区Hicks中性技术进步的代理变量。现有研究对偏向性技术进步的测度普遍依赖于不变替代弹性生产函数(CES)假定，通过要素相对效率水平刻画偏向性技术进步。本文认为超越对数生产函数更具灵活性，它允许要素替代弹性随要素密集度而变化，放松了不变规模报酬假设，从而使总量生产函数更加接近于经济现实，为此本文参考张月玲和叶阿忠(2014)［19］的研究方法，借助超越对数生产函数估计相关参数，利用估计得到的各要素替代弹性测度地区技能偏向性技术进步。相关数据来自《中国统计年鉴》。

4.地区外贸依存度与地区市场化指数。本文用外贸依存度(地区进出口贸易总额与地区生产总值之比)刻画地区对外开放水平，相关数据来自《中国统计年鉴》。地区市场化指数相关数据来自中国分省份市场化指数数据库(6)中国分省份市场化指数数据库官网：http：//cmi.ssap.com.cn。。

表2基于省级面板数据的描述性统计结果初步显示，随着技能溢价由2003—2010年间的2.016上升到2011—2018年间的2.264，产业结构也呈现明显转型升级趋势，由2003—2010年间的0.666上升到2011—2018年间的1.058；不同于既有研究结论，本文发现样本期间中国的技能偏向性技术进步演进特征总体呈现为非技能偏向性，并不构成技能溢价上升的主因；技能劳动相对供给由2003—2010年间的0.037上升到2011—2018年间的0.101，然而，技能劳动相对供给增加并未缓解技能溢价上升趋势，这意味着简单的教育扩张并不能缓解当前技能溢价上升的趋势；此外，随着国内市场规模的不断扩大，地区外贸依存度在样本时期呈明显下降趋势，地区市场化指数呈显著上升趋势，表明中国市场化进程正在稳步推进。

表2 2003—2018年省级面板数据主要变量描述性统计

四 基于行业面板数据的反事实分析

本部分将基于技能溢价分解式(1)，结合实际数据和要素需求弹性进行反事实分析，考察各因素影响技能溢价的阶段性特征。图2—图5中，实线表示实际技能溢价水平，虚线表示反事实技能溢价水平，即剔除对应因素影响后的技能溢价水平。因此，当虚线高于实线时，表示剔除对应因素影响后技能溢价水平会更高，从而可以理解为该因素抑制了技能溢价水平。反之，当虚线低于实线时，表示剔除对应因素影响后技能溢价水平会更低，此时可以理解为该因素提升了技能溢价水平。接下来，本文将分别讨论各因素对技能溢价的动态影响。

图2 技能偏向性技术进步的影响

1.技能偏向性技术进步的影响

由图2可见，技能偏向性技术进步对技能溢价的影响呈现出明显的阶段性特征。样本早期(1990—2007年)技能偏向性技术进步对技能溢价的影响并不显著，直到2008年之后才开始明显影响技能溢价，并在2014年后由抑制变为提升技能溢价，整体表现为“先抑制—后提升”的特征。本文研究结论与雷钦礼和王阳(2017)［17］的研究较为接近，其基于1990—2014年中国宏观总量数据对技能溢价的分解显示，技能—非技能效率效应(对应本文技能偏向性技术进步效应)对技能溢价的抑制作用是逐年递减的，且在2014年由负转正。2008年以后偏向性技术进步效应开始显著，这可能是因为金融危机以后，技能劳动整体效率增长缓慢，抑制了企业对技能劳动的相对需求，进而抑制了技能溢价的上升。2014年后技能劳动效率相对增长变快，企业转而增加对技能劳动的相对需求，产生技能劳动对非技能劳动的替代效应，推动技能溢价上升。

2. Hicks中性技术进步的影响

由图3可见，与技能偏向性技术进步对技能溢价的影响类似，Hicks中性技术进步对技能溢价的影响也呈现“先抑制—后提升”的特征，不同的是Hicks中性技术进步影响技能溢价的转折点出现在2008年。中国全要素生产率在经历了长期快速增长后，从2008年开始呈现出明显的下降趋势(尹向飞和欧阳峣，2019)［20］。样本早期，随着全要素生产率的提升，劳动成本下降，企业雇佣更多的劳动，那些非技能密集度较高且非技能劳动需求弹性较大的部门受此影响更大，同时由于国民经济中非技能密集型行业就业占比较高，经济总体对非技能劳动的需求增加强于对技能劳动的需求，最终导致技能溢价下降。2008年全球金融危机以后，全要素生产率增速放缓，劳动成本上升，企业用资本替代劳动，此时，非技能密集度较高且非技能劳动需求弹性较大的部门受影响更大，从而导致总体上对非技能劳动的替代效应强于对技能劳动的替代，最终推动技能溢价上升。

图3 Hicks中性技术进步的影响

3.劳动供给对技能溢价的影响

由图4的反事实分析可以看出，技能劳动相对供给对技能溢价的影响与技术进步效应类似，表现为“先抑制—后提升”的趋势，只是转折的年份(发生在2002年前后)早于中性技术进步与技能偏向性技术进步。这与陆雪琴和文雁兵(2013)［21］的研究结论较接近，后者利用1997—2010年省级面板数据的结果也表明，技能劳动相对供给对技能溢价影响的转折点发生在2003年左右。原因可能是，1999年高等教育扩招政策的实施在大规模提升技能劳动供给的同时也不可避免地加剧了劳动市场的技能错配，使技能劳动工资对技能劳动供给增加不再敏感，乃至于出现技能劳动供给增加的同时技能溢价仍然上升的趋势。对此，周敏丹(2021)［22］也曾指出，教育扩招后，劳动者人力资本结构与工作岗位技能需求不匹配的结构性问题突出。

4.结构转型因素对技能溢价的影响

图5对结构转型效应的反事实分析结果显示，长期以来，结构转型效应都呈现为提升技能溢价的特征，特别是2001年以后，结构转型因素对技能溢价的提升效应变得更为显著。本文研究结果与郭凯明和王钰冰(2022)［1］的分析结果相似，均表明不同技能密集度行业间结构变迁是技能溢价上升的重要驱动力。提及产业结构转型的潜在动因，当前研究主要从需求和供给两方面解释：(1)以Kongsamut et al.(2001)［23］、Foellmi和Josef(2008)［24］为代表的学者从需求侧消费者的偏好异质性解释结构转型，即随着居民收入增加，消费需求会从收入弹性较低的生活必需品部门转向收入弹性较高的享受型服务部门，生产要素也将随之流向该部门；(2)以Ngai和Pissarides(2007)［25］为代表的学者指出，供给侧全要素生产率差异是产业结构转型的重要因素，生产要素从全要素生产率较高的部门向全要素生产率较低的部门流动是结构转型关键因素。Blum(2008)［10］研究明确指出，虽然不同部门技术进步差异是推动要素由农业部门向非农部门转移的重要因素，但没有证据表明技术进步差异是引起要素由制造业流向服务业的决定因素。所以，对正处于转型时期的中国而言，资本在不同部门间配置更可能是因为需求侧消费结构向技能密集型服务部门转型升级引致的产业结构向技能密集型服务部门转型升级，从而技能密集度较高且资本与技能劳动更加互补部门的资本快速积累提升了技能溢价。

五 基于省级面板数据的回归分析

上文采用反事实分析方法分析了各因素对技能溢价的动态影响，结果表明各因素均会显著地影响技能溢价，且在不同时期表现出明显的阶段性特征。本部分将基于省级面板数据，采用回归分析法进一步检验上述结果的稳健性。

基于面板数据固定效应模型的基准回归结果(表3)显示，就2003—2018年整体而言，结构转型因素与技能劳动相对供给对技能溢价影响较大且显著为正，Hicks中性技术进步与技能偏向性技术进步的影响较弱，甚至技能偏向性技术进步的影响不显著。分阶段的回归结果表明，结构转型因素的影响在增强，2003—2007年间其影响系数为0.0656，2008—2013年间其影响系数为0.3248，2014—2018年间其影响系数上升为1.0597；Hicks中性技术进步对技能溢价的影响在2008—2013年间由负转正，技能偏向性技术进步的影响系数虽然也在同期由负转正，但其影响系数较小且不显著，直到2014—2018年，技能偏向性技术进步的影响才显著增强；技能劳动相对供给效应在2003—2007年间影响较大，此后有所下降但仍显著为正，表明中国劳动市场技能错配问题依然存在，虽然其影响在降低。上述各因素对技能溢价的影响方向和阶段性特征与前文反事实分析法的结果基本一致。

表3 面板数据固定效应模型(OLS回归)

考虑到技能劳动相对供给可能内生于技能溢价，即解释变量技能劳动相对供给与被解释变量技能溢价之间可能因互为因果关系而产生内生性问题，最终导致估计结果有偏不一致。本文选取技能劳动相对供给变量的滞后一期作为工具变量进行2SLS回归分析。另外，考虑到地区间截面异方差的存在，本文还采用广义矩估计(GMM)方法进行稳健性分析。

为检验2SLS回归中工具变量是否为强工具变量，本文进行了不可识别检验与弱识别检验，LM统计量与Wald F统计量结果表明可以在1%的显著性水平上拒绝工具变量识别不足和弱识别的原假设。为验证工具变量的外生性，对工具变量进行过度识别检验，并报告了Sargan检验的伴随概率，P值均大于0.2，表明无法在10%的显著性水平上拒绝工具变量是过度识别的原假设。类似地，在GMM估计过度识别检验中，Sargan检验的伴随概率与Hansen J检验的伴随概率均大于0.1，无法在10%的显著性水平上拒绝工具变量是过度识别的原假设。GMM估计中一般允许扰动项的一阶差分存在自相关，即AR(1)的P值小于0.1，但不允许扰动项二阶差分存在自相关，也就是AR(2)的P值应该大于0.1，显然，本文结果满足上述条件。表4基于2SLS和表5基于GMM的回归分析中，各类因素对技能溢价的影响特征均印证了前文反事实分析的结论，表明本文研究结论较为稳健。

表4 两阶段最小二乘法(2SLS)估计结果

表5 广义矩估计(GMM)结果

六 结论与政策启示

本文从整体性与历史性视角刻画中国技能溢价上升的来源、机制和动态演进趋势，得到的主要结论为：(1)各行业均满足资本—技能互补条件，且技能密集型服务行业资本—技能互补性更强；(2)产业结构转型长期提升了技能溢价，且其影响呈增强趋势；(3)中性技术进步与技能偏向性技术进步对技能溢价的影响均呈现“先抑制—后提升”的特征，其转折点分别在2008年、2014年前后；(4)可能源于劳动市场的技能错配，技能劳动供给增加并未有效缓解技能溢价上升，反而在2003年后显著提升了技能溢价。综合上述各因素对技能溢价的影响特征不难推断：未来一段时期内，中国技能溢价仍将呈现上升趋势，这与共同富裕的远景目标明显相悖。

当前，中国正处在剧烈的社会与经济转型过程中，技能溢价上升的驱动因素复杂多变。因此，政府部门应高度重视技能工资收入差距扩大趋势，把缩小技能工资收入差距作为经济社会发展的目标之一。技术进步动态演进与产业结构转型背景下，应兼顾劳动市场的需求侧，逐步调整当前教育培养模式，注重对个体职业能力的培养，构建与劳动市场技能需求相适应的新人力资本积累体系。同时，积极推动要素市场化改革，以资本、技能密集型服务行业为重点，促进不同技能群体工资收入公平分配。具体而言：

(1)重视结构转型升级对劳动技能需求结构的影响。产业结构变迁无疑将重塑劳动市场的技能需求结构。Deming(2017)［26］基于美国数据研究发现，那些密集需要社交能力和认知能力的技能型服务类职业(如管理者、心理咨询师、教师等)无论就业数量还是工资增长都远远高于其他职业类别。因此，要切实提升劳动力自身应对经济变革的根本能力，这既包括数据分析、演绎推理、书面表达等认知能力，同时由于产业结构转型与组织方式变革，还需提升从业者的服务感知、社交协调等非认知能力以缓解不断攀升的技能溢价，进而为实现高质量就业构建更加完备的人力资本积累体系。

(2)关注不同类型技术进步对技能溢价的动态影响。长期以来，以信息通讯技术和人工智能技术为代表的技能偏向性技术进步引起各界对技术性失业的高度关注与热烈讨论，然而，本文研究显示，技能偏向性技术进步对技能溢价的影响并非单调，而是呈现“先抑制—后提升”的特征，总体而言并不构成中国技能溢价上升的主因，而隐藏在产业结构变迁中的中性技术进步可能发挥着更为重要的作用。因此，应当充分考虑不同部门内部中性技术进步对不同技能类型人才需求的影响，优化人力资本投资结构，完善技能培训机制，改善部门技术进步与劳动匹配结构失衡，尤其需要重视提高非技能劳动对技术进步和高新技术应用的适应性。

(3)大力发展职业教育并消除对职业教育的偏见。职业教育前景广阔，大有可为。推动职业教育发展需要科学评估劳动市场技能需求变化，提高职业教育的财政支持力度，提升职业教育质量，完善职业资格证书和技能证书认证体系。此外，社会大众对职业教育群体的重视和保障同样不可忽视。国务院2019年印发的《国家职业教育改革实施方案》明确指出“职业教育与普通教育是两种不同教育类型，具有同等重要地位”，消除对职业教育的偏见，让更多接受职业教育的人有更兜底、完善的保障，才能真正实现职业教育的目标。

(4)积极推动要素市场化改革，保障不同技能劳动者共享发展成果。加强对房地产、金融、科技等领域的监管，防止资本无序扩张，尝试通过引入资本利得税以保障不同劳动群体分享发展红利。壮大实体经济，发挥资本在推动制造业转型升级过程中的引领作用。稳定制造业与生产性服务业比重，增强制造业与生产性服务业的就业带动作用。破除劳动要素跨部门跨区域的流动壁垒(特别是户籍制度)，抑制要素市场分割趋势，积极推进构建全国统一大市场，提高劳动市场匹配效率。